Penalty on the detective quantum efficiency from off-axis incident x rays
Notice bibliographique
Résumé
An often neglected assumption related to detector performance metrics such as the modulation transfer function (MTF), noise power spectrum (NPS), and detective quantum efficiency (DQE) is that they only apply to a small region around the centre of an x-ray image. In the periphery of an image, image formation is from obliquely incident x rays. These off-axis x rays will introduce an additional degrading effect on the above detector performance metrics. In our study, we use Monte Carlo simulations to quantify the effects of off-axis radiation on the MTF, NPS, and DQE on common diagnostic x-ray detectors. In our simulations, we vary the incident angle of x rays between 0° and 12°, which is a typical range of divergence in diagnostic x-ray imaging. In the case of amorphous selenium, our results show that off-axis incident x rays degrade the MTF above 5 cycles/mm with increasing severity at higher incident angles and x-ray energy, and more importantly has very little effect on the NPS. Hence, the impact is more severe on the DQE due to the MTF squared dependency. For an incident x-ray angle of 12° (~13 cm from central axis or chest wall in mammography), the DQE falls to 50% of its initial value at 10 and 7 cycles/mm for x-ray energies of 20 and 40 keV, respectively. This loss of signal-to-noise ratio may be most significant near the skin line in mammography studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».